През 2011 г. суперкомпютърът Watson на IBM победи 74 пъти „Опасност!“ шампион Кен Дженингс. Машината, на която бяха необходими четири години, беше първа по рода си: компютър, който можеше да разбере сложни въпроси, да им отговори и да се поучи от грешките си.
Свързано съдържание
- Тоналният анализатор на IBM може да ви спести от изпращане на този неудобен имейл
- Как пет-буквено слово изгради компания на 104 години
Но за IBM разработването на когнитивен компютър - този, който може да обработва и контекстуализира естествен език - не беше само за спечелването на игрово шоу. От самото начало проектът се занимаваше с решаване на интензивни пъзели и постигането на всичко от банковото дело и недвижимите имоти до заетостта и медицината.
Тази седмица IBM обяви партньорство с клиниката Mayo, което ще използва разумните условия на Уотсън, за да съпостави пациентите на Mayo с клинични изпитвания, за които може да отговарят на изискванията, инициатива, която ще спести време и, да се надяваме, животът.
Във всеки даден момент клиниката Майо има около 8000 активни клинични проучвания, а в света има допълнителни 170 000. Обикновено лекарите трябва да пресяват медицински записи на ръка, за да намерят съвпадения за изследвания, процес, който може да отнеме седмици и може да не даде никакви жизнеспособни възможности. „Това е процес, който отнема много данни и време и е много сложен въпрос“, казва Шон Хоган, вицепрезидент на IBM Healthcare. Уотсън, за сравнение, може да свърши същата работа за няколко секунди. "Ракът", обяснява той като пример, "е състезание срещу времето."
Намирането на теми за изпитания също ще бъде основание за изследване. Към момента само 5 процента от пациентите на Mayo участват в клинични изпитвания; програмата за съвпадение на клинични изпитания на Уотсън може да удвои това число. По-голямото записване може да позволи на изследователите да завършат изследванията си по-бързо, да подобрят общото качество на своите резултати и да направят по-бързо усъвършенстване на своите методи.
Първоначално програмата ще се фокусира върху рака на гърдата, дебелото черво и белите дробове, но в крайна сметка трябва да се разшири, за да обхване всички видове рак и други заболявания. „Клиничните изпитвания за рак са само 25 процента от нашите изпитвания“, обяснява Никълъс ЛаРусо, гастроентеролог на Майо и ръководител на проекта за сътрудничество на Уотсън. „Ако приемем, че [Уотсън] е полезен и полезен, може да се разпростре върху всички наши клинични изпитвания.“
Основният принос на Майо ще бъде медицинското образование на Уотсън. Клиниката ще предостави на компютъра необходимите данни за изграждане на базата му от знания - списъци на активните изпитвания и техните критерии и текущи медицински изследвания. След това клиницистите ще направят заявка за системата, като въвеждат записи на пациенти, диагнози и анамнези за търсене на съвпадение.
Заради способността на Уотсън да изгражда знания кумулативно, казва ЛаРусо, тя ще става все по-добра и по-добра в съпоставянето на пациентите с изпитванията във времето. „В сравнително незрялото си състояние може да ми каже, че има 26 проучвания, на които този пациент отговаря на условията, но в крайна сметка може да бъде в състояние да го ограничи до три или дори да каже„ това е най-доброто изпитание “.“ той казва.
Проектът все още е в ранна фаза на доказване на концепцията, в която и двата екипа търсят обратна връзка, която ще направи препоръките на Уотсън възможно най-надеждни. ЛаРусо обяснява, че част от процеса е регистриране на това колко лесно клиницистите са съгласни и прилагат предложенията на Уотсън.
В крайна сметка Уотсън дори трябва да може да подтиква лекарите за информация, която би му помогнала да направи най-добрата препоръка за клинично изпитване. Например, Уотсън може да поиска лекаря за резултатите от специфичен геномен тест. „Това е не само идентифициране на проучвания, но и изразяване на мнение за това, което би било най-доброто изпитване за пациент“, обяснява ЛаРусо.
В Нюйоркския център за геноми, Уотсън ще бъде използван, за да осмисли огромно количество данни за генетично секвениране и медицинска информация за идентифициране на персонализирано лечение на пациенти с рак. (Jon Simon / Feature Photo Service за IBM) ЛаРусо се надява да има Уотсън онлайн за програмата за мачове за клинични изпитания до края на март 2015 г. Междувременно екипът вече мисли за следващата задача на Уотсън в Майо, както LaRusso нарича проекта за клинична ефективност и ефективност. За тези усилия Уотсън ще синтезира и анализира входящите записи на пациенти - истории, предишно лечение, минали диагнози - в организирани, сплотени истории. „Това би било особено полезно за [пациенти] с диагностични проблеми, хора, които са виждали множество лекари и са имали множество тестове и предишни мнения“, казва ЛаРусо.
Клиниката Майо не е единствената институция, която вижда потенциала на Уотсън за разбиване на сложни медицински проблеми, тъй като в цялата страна се провеждат няколко други инициативи. През март Нюйоркският геномен център обяви, че ще тренира Уотсън да анализира геномите на пациентите, за да създаде персонализирана медицина за пациенти с рак. Партньорство с клиниката в Кливланд има диагностични инструменти, които анализират електронните медицински записи и предлагат мотивирани заключения и препоръки. Да не говорим, че компютърът е усвоил всички PubMed и MedLine, две мега-бази данни и записи на пациенти от поне една голяма институция, Мемориалният слоун Кетъринг в Ню Йорк.
Но за LaRusso всеки медицински аванс, базиран на Уотсън, не е само в полза на една институция. Той очаква плодовете на това сътрудничество да бъдат използвани другаде в медицинската общност и да помогне на системата на здравеопазването да се справи с проблемите на нарастващите разходи и свиването на работната сила.
„Мисля, че [тази програма] има потенциал да помогне значително за преобразуването на здравеопазването“, казва той.
